Generation i에 합류할 준비가 되셨나요?
나이나 경험이 아닌, 발전에 대한 끊임없는 열망으로 정의되는 새로운 세대가 떠오르고 있습니다.
신뢰할 수 있는 인사이트와 독창성, 즉 산업 인텔리전스를 활용함으로써 새로운 성장의 길을 열고 탈탄소화를 추진하며 미래의 광업을 재구성할 수 있습니다.
채굴장에서 항만에 이르기까지 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공하여, 운영의 안전성과 에너지 효율성을 유지하는 동시에 민첩성과 생산성을 극대화합니다.
데이터를 의사 결정으로 전환
단절된 데이터를 결정적인 조치로 바꾸세요.
사일로 해체
팀과 시스템 전반에 걸쳐 통합 데이터를 공유하세요.
모든 링크 연결
가치 사슬 전반에 걸쳐 협업과 탄력성을 강화하세요.
인사이트를 성장으로 전환
새로운 수익 흐름을 구축하고 효율성을 향상시키세요.
AVEVA 고객들이 산업 인텔리전스를 어떻게 활용했는지 자세히 알아보십시오
- Boliden
- Rio Tinto
- Agnico Eagle
Boliden은 데이터를 회복 탄력성으로 바꿨습니다
Boliden은 스웨덴에서 가장 선진적인 디지털 금속 생산 기업 중 하나입니다. 이 기업은 북유럽 5개국에서 사업을 운영하며 매년 약 800억 스웨덴 크로나(SEK) 규모의 구리, 아연, 납 및 귀금속을 채굴하고 출하합니다.
Boliden은 광산에서 몇 마일 떨어진 선광장까지 광석을 운반하기 위해 원거리 컨베이어 벨트 네트워크를 운영하고 있습니다. 하지만 컨베이어 벨트에 사용되는 베어링이 고장 나는 경우가 많아 컨베이어가 멈추는 일이 잦았습니다. 이는 유지보수 비용을 올리고 생산성을 저해하는 요인이 되었습니다.
Boliden의 유지보수 엔지니어들 역시 데이터가 서로 다른 사일로에 보관되어 있어 어려움을 겪었습니다. 공장의 HMI/SCADA 데이터를 파트너사인 SKF의 진동 분석 데이터와 결합할 수 없었습니다. 이로 인해 팀이 고장을 예측하거나 운영 효율성을 높이기가 어려웠습니다.
The value of sharing data is important because when we sit down and discuss what is the data and what does it say to us, people start to talk to each other, and we learn from each other and get new insights. I think it’s a really fast way to learn and improve.
단절된 시스템을 통합하여 운영 가시성 지원
Boliden은 네 가지 핵심 개선 사항을 달성해야 했습니다.
- 협업 및 효율성 향상: 광산에서 근무하는 모든 엔지니어가 진동 데이터와 맥락화된 인사이트에 액세스할 수 있도록 합니다
- 데이터 품질 향상: 정보를 단일 자산 보기로 통합함으로써 데이터 품질을 개선합니다
- 가동률 제고 및 계획되지 않은 다운타임 단축: 광석이 광산에서 컨베이어를 거쳐 선광장까지 끊김 없이 계속 이동할 수 있도록 보장합니다
- AI 기반 인사이트 활용: 공정 데이터와 진동 데이터를 통합하고 예측 분석을 추가함으로써 고장이 발생하기 전에 이를 예측합니다
산업 인텔리전스를 통한 협업, 시각화 및 고장 예방
이 팀은 AVEVA의 개방형 및 독립형 클라우드 플랫폼인 CONNECT를 활용하여 AVEVA HMI/SCADA 데이터와 SKF Observer의 진동 데이터를 시각화가 용이한 하나의 단일 시스템으로 통합했습니다.
The CONNECT platform enables BOLIDEN Maintenance engineers to collaborate with SKF application engineers and get better insights by combining condition monitoring data from AVEVA PI System and the SKF Observer platform. This will allow [us] to reduce unplanned downtime significantly.
그 결과, Boliden은 광산의 성능을 완전히 혁신했습니다.
- Boliden과 SKF 팀은 CONNECT를 통해 구조화되고 시각화된 동일한 AVEVA PI System 내 엔드투엔드 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다.
- 팀들은 현재 및 예측된 자산 성능에 대해 더 명확하고 정확한 인사이트를 확보하고 있습니다
- 산업용 AI를 사용한 AVEVA Advanced Analytics를 적용하여, 팀은 잠재적인 베어링 문제를 예측 및 예방하고 계획되지 않은 다운타임을 줄일 수 있습니다.
- AVEVA의 이상 징후 탐지 모델은 장비 성능과 진동 이상을 추적하여 향후 발생할 수 있는 고장 위험을 최소화합니다.
The added value from the data is not so much the data itself, but the discussion that the data is starting in a group of people with different competencies and backgrounds. It makes ideas grow.
Boliden은 산업 인텔리전스를 활용하여 운영 효율성을 혁신했으며, 채굴장에서 항만에 이르기까지 더 탄력적이고 기민하며 수익성 높은 운영 체계를 구축했습니다.
Rio Tinto는 단절을 통합으로 바꿨습니다
Rio Tinto는 35개국에서 60,000명 이상의 직원을 두고 운영 중인 세계 최대 규모의 금속 및 광업 기업 중 하나입니다. 철광석, 구리, 알루미늄, 리튬을 생산하는 이 회사의 사업 영역은 광산과 가공 공장에서부터 항만 및 해운 시설에 이르기까지 광범위합니다.
통합된 네트워크를 갖춘 이 기업은 운영의 탁월함을 유지하고, 현대적인 삶과 에너지 전환을 지원하기 위해 증가하는 글로벌 자원 수요를 충족할 수 있는 원활한 데이터 흐름을 필요로 합니다.
Data on its own is noise. Data, in context, is information. … We found AVEVA to be the best fit for our business in terms of what we wanted to achieve.
단절된 시스템 문제를 해결하여 운영 가시성 지원
Rio Tinto의 운영은 기존 데이터 인프라로 인해 다음과 같은 심각한 과제에 직면해 있었습니다.
- 새로운 프로젝트를 위해 구성하는 데 3개월에서 6개월이 소요되는 디지털 도구들.
- 프로젝트 인도와 운영 간의 단절된 데이터로 인해 발생하는 비효율성.
- 사용 빈도가 낮고 일관성이 떨어지는 다운타임 추적용 자체 구축 인하우스 시스템.
- 광산 현장 전반에 걸쳐 표준화된 HMI가 부족하여 유연성과 대응 시간이 저해되고 있습니다.
이러한 문제들로 인해 회사는 데이터의 가치를 극대화하지 못하고 있었습니다. 이에 따라 회사는 프로젝트 인도 프로세스를 간소화하고, 운영 추적을 개선하고, 시각화를 표준화하여 결속력 있는 데이터 인프라를 구축해야 했습니다.
맥락화된 데이터의 기반 마련
AVEVA의 소프트웨어를 구현함으로써 Rio Tinto는 직면한 문제를 해결할 수 있었습니다.
- 엔지니어링: 엔지니어링 서비스 제공업체들이 초기부터 도구를 사용할 수 있도록 사전 구성된 표준화 시스템을 구축하기 위해 AVEVA Asset Information Management를 도입했습니다.
- 운영: 널리 사용되는 AVEVA PI System을 기반으로 구축하였으며, 다운타임 및 손실을 추적하기 위해 AVEVA Production Management를 구현하였습니다.
- 최적화: AVEVA System Platform 및 AVEVA Plant SCADA를 사용하여 중앙 집중식 설계로 모든 광산 사업장의 HMI를 표준화했습니다.
도입된 솔루션은 효율적인 프로젝트 포털을 구축하고 조직 전반에 걸쳐 효과적인 통합을 이루어냈습니다.
운영 전반에서 의미 있는 인사이트 추출
설계 및 엔지니어링 도구를 연결함으로써 Rio Tinto는 상당한 이점을 실현했으며, 이는 현재의 과제를 해결할 뿐만 아니라 향후의 기회를 활용할 수 있는 발판을 마련해 주었습니다.
- 작업자 및 현장 직원의 시간을 최대 20% 절감.
- 교대 근무 시 직원 1인당 약 1시간의 시간 절약.
- 다운타임 감소 및 공장 가동률 증가.
- 간소화된 데이터 연결을 통한 더욱 효율적인 프로젝트 인도.
- 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 능력 향상.
Rio Tinto는 산업 인텔리전스를 활용하여 데이터 관리 방식을 혁신했고, 채굴장에서 항만에 이르기까지 더 효율적이고 기민하며 수익성 높은 운영 체계를 구축했습니다.
Agnico Eagle은 위기를 기회로 바꿨습니다
Agnico Eagle은 호주부터 캐나다에 이르기까지 11개의 광산을 운영하는 세계 3위의 금 생산 기업입니다. 수많은 까다로운 환경 속에서 16,000명 이상의 직원들이 근무하고 있습니다. 이 기업은 성능을 최적화하고 다음과 같은 과제를 극복하기 위해 데이터를 원활하게 통합하고자 했습니다.
- 데이터 세트 간의 통합 부족으로 인해 자산 건전성, 작업자 성과 및 탄소 배출과 관련된 분석 기회가 제한되었습니다
- 보안 데이터 통합이 더 쉽고 빨라져야 했습니다
- OT와 IT를 아우르는 확장 가능한 데이터 인프라를 구축하는 것은 회사의 미래 성장에 필수적이었습니다
- 다양한 스트림의 데이터를 결합하여 응집력 있고 의미 있는 결과물로 만드는 데 따르는 어려움
2022년에 신설된 디지털 전환 팀은 데이터 액세스의 한계가 분석 능력을 저해하고 있다는 점을 파악했습니다. 예를 들어, 대형 운반 트럭 데이터를 분석하는 데 매달 8~9일이 소요되었으며, 상당한 데이터 공백으로 인해 어려움을 겪었습니다.
Leveraging CONNECT data services to seamlessly query time series data in the Databricks environment will open the door to many use cases where disparate data sets exist.
산업 데이터를 통합하면 인사이트가 보입니다
Agnico Eagle은 AVEVA와의 파트너십을 통해 산업 데이터 세트와 관계형 데이터를 원활하게 통합하는 종합적인 솔루션을 도입했습니다. AVEVA PI System과 CONNECT data services를 배포하여 산업 데이터를 Databricks와 통합함으로써, 이 기업은 다음과 같은 성과를 거둘 수 있었습니다.
- 캐나다 북극 지방의 누나부트 사업장에 있는 대형 운반 트럭에 고급 분석을 적용했습니다. 이를 통해 기존의 고립된 시스템에서는 숨겨져 있었을 연료 소비와 장비 매개변수 간의 중요한 상관관계를 밝혀낼 수 있었습니다.
- 새로운 통합 운영 센터를 통해 부서 간의 장벽을 제거함으로써 운영 변화에 더 빠르게 대응하고 광업 가치 사슬 전체를 최적화할 수 있게 되었습니다.
최적화된 운영을 통한 수백만 달러의 비용 절감
CONNECT 데이터 서비스 통합은 이미 다음과 같은 상당한 개선 효과를 거두었습니다.
- 기존 솔루션 대비 전체 데이터 전송 속도 3배 증가
- 처리 시간을 8~9일에서 단 1~2일로 단축
- 트럭 효율성 3% 향상 가능성
- 작업자 비용 1% 절감 예상
- 예측 유지보수를 통한 자산 건전성 향상
- 운반 경로 및 연료 소비 최적화를 통한 탄소 배출량 감소
- 페이스트 백필 통합, 에너지 매핑, 개선된 BI 보고, 공정 플랜트 KPI 대시보드 등을 포함한 추가적인 분석 프로젝트를 수행할 수 있게 되었습니다
Agnico Eagle은 CONNECT를 통해 통합 데이터 기반을 구축함으로써 산업 데이터를 액세스, 통합, 분석하는 방식을 혁신했습니다. 정보 속에 숨겨진 산업 인텔리전스를 활용함으로써, Agnico Eagle은 향후 수년간 가치를 창출할 수 있는 더욱 효율적이고 지속 가능하며 수익성 높은 광산 운영의 토대를 마련하고 있습니다.
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민첩성과 생산성 극대화
안전하고 지속 가능한 관행을 유지하면서 효율성을 높일 수 있는 방법을 알아보십시오.
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업계와 관련된 영향력을 행사합니다
AVEVA는 혁신을 지원하는 산업용 소프트웨어 솔루션을 구축합니다. 광업 분야의 AVEVA 성과 알아보기.